EP3296565B1 - Verfahren und system zum analysieren eines zustands einer windenergieanlage - Google Patents

Verfahren und system zum analysieren eines zustands einer windenergieanlage Download PDF

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EP3296565B1
EP3296565B1 EP17184270.1A EP17184270A EP3296565B1 EP 3296565 B1 EP3296565 B1 EP 3296565B1 EP 17184270 A EP17184270 A EP 17184270A EP 3296565 B1 EP3296565 B1 EP 3296565B1
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EP
European Patent Office
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learning data
classification
model
parameter value
learning
Prior art date
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Application number
EP17184270.1A
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French (fr)
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EP3296565A1 (de
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Niko Mittelmeier
Sebastian Kaus
Bert Gollnick
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Siemens Gamesa Renewable Energy Service GmbH
Original Assignee
Senvion GmbH
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Publication date
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Publication of EP3296565A1 publication Critical patent/EP3296565A1/de
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F03D7/043—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic
    • F03D7/046—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic with learning or adaptive control, e.g. self-tuning, fuzzy logic or neural network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/84—Modelling or simulation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the invention relates to a method and a system for analyzing an operating state of a wind energy installation.
  • Wind energy plants are generally set up in such a way that they can generate a certain amount of electrical energy at a certain wind strength. If the electrical energy actually generated is below the expected value, this can have different causes. For example, the wind energy installation may not have a free flow, so that actually only a lower wind power is available to drive the rotor. However, it is also possible that certain parameters of the wind energy installation are not set correctly and therefore the full wind power is not converted into electrical power. It is not easy to distinguish between these different causes.
  • the document WO 2016/077997 A1 discloses a method and a system for monitoring the operating state of a wind turbine, in which "Supervisory Control And Data Acquisition” (SCADA) data and wind turbine reports are collected and used to train an overall model and a plurality of individual models, the models then being real-time SCADA Data are fed.
  • SCADA Supervisory Control And Data Acquisition
  • the document US 2011/0313726 A1 discloses a condition based maintenance system for wind energy installations, in which the performance parameters of a wind energy installation and deviations of the performance parameters from expected values are determined and evaluated in order to determine whether maintenance of the wind energy installation is necessary.
  • the invention is based on the object of presenting a method and a system for analyzing an operating state of a wind energy installation which are not readily accessible to direct analysis.
  • the object is achieved with the features of the independent patent claims.
  • Advantageous embodiments are specified in the subclaims.
  • At least three different classification models are developed in a learning phase.
  • work data of the wind turbine are analyzed with each of the classification models.
  • the wind energy installation is assigned to a category on the basis of a majority criterion of the classification models.
  • first learning data for a first model generator are determined so that the first model generator calculates a first classification model.
  • Second learning data are determined for a second model generator so that the second model generator calculates a second classification model.
  • Third learning data are determined for a third model generator so that the third model generator calculates a third classification model.
  • the learning data are each derived from a plurality of learning data sets, with each learning data set being assigned to a wind energy installation.
  • Each learning data record includes category information about the wind energy installation.
  • Each learning data record comprises a first parameter value and a second parameter value that is dependent on the first parameter value.
  • the learning data is derived from the learning data records on the basis of a classification criterion representing the dependency between the first parameter value and the second parameter value.
  • the category information is preferably transferred to the learning data from each learning data record.
  • a classification model contains an algorithm that reads in working data from a wind turbine as input data, analyzes it and delivers at least one category information as output data.
  • Category information indicates the category to which a data record or the associated wind energy installation is assigned.
  • a model generator contains an algorithm that, based on learning data, generates a specific application, i. H. created a classification model adapted to the given or predefinable boundary conditions such as the type of wind energy installation, location conditions, predefined data records, predefined or predefinable classification criteria and / or predefined or predefinable categories.
  • Majority criterion means, in the case of two predefined categories, that the wind energy installation is assigned according to the majority principle to the category to which the majority of the different classification models have assigned the wind energy installation. In the case of more than two specified categories, the majority principle can also include a calculation of the most likely category based on the distribution of the results of the various classification models.
  • the classification criterion preferably includes a calculation rule by means of which an indicator can be determined from a data record, which indicator has typical features depending on the association of the data record with one of the categories. How the classification criterion is to be defined can preferably be derived from model calculations / simulations, from theoretical considerations and / or empirically from field measurements. The definition of the classification criterion determines which calculation steps are used to determine the indicator from the data set.
  • the indicator for a specific data set is preferably calculated by applying simple mathematical operations to the data set.
  • the indicator can preferably be derived from the data set by a direct calculation through a calculation that is free of estimated values, predictions and comparable uncertainties.
  • an indicator can be determined from each learning data set using the classification criterion.
  • the learning data based on a plurality of learning data records can include the indicator and the associated category information for each of the learning data records.
  • the different model generators can be fed with identical learning data. It is also possible to use different learning data for the model generators. This includes the possibility that the learning data are each determined using different learning data sets. This includes the option of determining the learning data on the basis of various classification criteria.
  • an indicator can be derived from a work data set based on the classification criterion.
  • the work data fed to the classification model can include the indicator or, in a particular embodiment, consist exclusively of the indicator.
  • the classification criterion for each classification model is preferably identical to the classification criterion that was used in the learning phase for generating the classification model.
  • learning data are fed into each of the model generators via a plurality of wind power plants.
  • Each of the classification models consequently allows an analysis based on a comparison of several wind turbines. By not performing the analysis with just one classification model, the reliability the statement can be increased. The result determined by the majority of the classification models is assumed to be correct. Conversely, a result that was only determined by a minority of the classification models is considered incorrect.
  • the model generators are supplied with the information with which a classification model can be created (learning data).
  • the learning data intended for a model generator are based on a plurality of learning data records, each data record representing information about an individual wind energy installation.
  • the learning data record contains a first parameter value and a second parameter value that is dependent on the first parameter value.
  • the first parameter value can relate to an environmental condition to which the wind energy installation is exposed (environmental parameters).
  • the second parameter value can relate to an operating state of the wind energy installation (operating parameters).
  • the dependency between the parameter values can for example consist in the fact that when the first parameter value changes, the second parameter value also changes. This is the case, for example, when the first parameter value represents the wind speed and the second parameter value represents the power output by the wind energy installation. If the wind strength changes (independent parameter), the generated electrical power changes (dependent parameter).
  • the parameter values can be individual measured values, that is to say one measured value at a specific point in time. More meaningful information can be obtained if the parameter values are average values of a time series, for example 10-minute average values. It can also be an advantage if the first parameter value and the second parameter value each comprise a plurality of values that were recorded at different times.
  • the classification models are intended to enable a statement to be made as to which of several possible categories a particular data record belongs to.
  • category information is made available to the model generator in the learning phase with each learning data record.
  • the category information indicates to which of the possible categories a specific data record of the learning data belongs.
  • at least one learning data record is preferably incorporated into the learning data.
  • a plurality, in particular a larger plurality, of data records can be incorporated into the learning data. At least 5 data records, preferably at least 10 data records, are referred to as a greater number.
  • the classification models can be set up to distinguish between two categories. For example, category pairs such as “normal” and “noticeable”, “operating condition optimal” and “operating condition not optimal”, “nacelle misalignment yes” and “nacelle misalignment no” and the like come into consideration. Exemplary learning data sets from each of the categories are preferably incorporated into the learning data, so that the data sets represent typical features from the respective categories. All model generators can be fed with the same learning data. It is also possible to use different learning data for the various model generators. Alternatively, the classification models can also be set up so that they have a quantifiable result enable a distinction between several categories. For example, categories such as “no nacelle misalignment”, “weak nacelle misalignment” and “severe nacelle misalignment” come into consideration here.
  • the information as to which category a certain data record is to be assigned to is initially not available. Rather, this information should only be obtained from the data set by using the classification models. In order for this to be possible, a classification criterion must be incorporated into the classification model, on the basis of which a decision can be made between the categories.
  • the classification criterion can be based on a relationship determined using model calculations or theoretical considerations.
  • a calculation rule for determining an indicator from a data record can be determined on the basis of the relationship.
  • the relationship and the resulting calculation rule should be selected in such a way that typical differences between the data sets become apparent, depending on which of the categories a data set belongs to.
  • An exemplary relationship from which a classification criterion can be derived is the different performance behavior of a wind energy installation when there is a slight inclined flow either from the right or from the left.
  • the twist that the wind receives from the rotor results in a slightly different performance curve with a slight inclined flow from the left than with a slight inclined flow from the right.
  • a classification criterion can therefore be derived from the difference between the two curves.
  • this classification criterion is also suitable for the quantitative classification of an inclined flow.
  • the area of +/- 25 ° inclined flow can be divided into five equally sized sectors.
  • the difference in the power curves between the positive and negative inclined flow measured on a wind turbine enables a statement to be made as to which of the five above-mentioned inclined flow categories (no inclined flow, weak or strong inclined flow left or right) the wind turbine is in.
  • the difference between the current power curve and the power curve without an inclined flow can also represent an exemplary classification criterion for an inclined flow.
  • the comparison can advantageously be carried out at the level of the energy yield.
  • the energy yield which is ultimately nothing more than the integration of power over time, is particularly advantageous as a criterion at locations with strong turbulence, because the integration over time has a strong averaging effect.
  • Another advantageous classification criterion can be the plot of the power coefficient Cp of the rotor over the wind speed or just the determination of the maximum power coefficient Cp_max in comparison to Cp_max without inclined flow.
  • the model generator can be used to carry out a method for pattern recognition in the learning data.
  • the pattern recognition can be applied to the indicators that were derived from the learning data records on the basis of the classification criterion, whereby the category information contained in the learning data can be used to differentiate between the categories.
  • Model generators of this type and the underlying algorithms are known in principle.
  • Various algorithms on which the model generators can be based are known, for example, under the names Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine and Neural Networks.
  • One advantage of using indicators is an effect that is similar to a low pass filter. Relatively high-frequency learning data sets are aggregated by calculating the indicators, which means that the data have less noise.
  • the data set prepared in this way thus contains less, but more meaningful data that goes into the learning data. This is also reflected in the analysis result, which promises lower error rates in the classification through the use of problem-specific indicators.
  • the reduced amount of data also has the advantage that the calculation time in the model generators is usually significantly shorter than with a calculation that is carried out on the basis of complete learning data sets.
  • the method according to the invention is preferably carried out in such a way that the model generators are based on different algorithms.
  • the model generators can be based on three different algorithms from the algorithms just mentioned.
  • the procedure is preferably carried out with an odd number of model generators / classification models. For example, it is possible to use five model generators / classification models, the model generators being based on the five algorithms mentioned above.
  • the classification models generated with the different algorithms have different strengths and weaknesses. With each of the models, it must be expected that individual data records cannot be classified as valid during the work phase. In the method according to the invention, this uncertainty is compensated for by using the at least three different classification models. If a majority of the classification models assign the data set to a certain category, this category is assumed to be correct.
  • the result of the evaluation can be a probability value that the wind energy installation can be assigned to a specific category.
  • a threshold value can be established. In the case of a probability value above the threshold value, the data record can be assigned to a first category; in the case of a probability value below the threshold value, the data record can be assigned to a second category.
  • a statement about the reliability of the classification can also be derived from the probability value.
  • the work data set that is evaluated in the work phase is preferably analogous to the learning data sets of the The learning phase is composed, but the work data set, unlike the learning phase, does not include any category information.
  • the working data record includes a first parameter value and a second parameter value.
  • the work data that the classification models can process are first calculated from the work data set to be analyzed using the classification criterion.
  • the working data are evaluated with the three classification models so that each classification model assigns the working data set to one of the categories.
  • the final assignment to one of the categories is based on a majority criterion.
  • the data record is therefore assigned to the category that the majority of the classification models determine. If the method is carried out with an odd number of classification models and a decision has to be made between two categories, the majority criterion always leads to a clear result. If the method is carried out with an even number of classification models, an additional criterion is required in the event that different categories are determined from the same number of classification models.
  • the method according to the invention is suitable for ongoing optimization of the classification models. For example, if a certain data record has been assigned to a category with a certain probability (for example 70%) during the work phase (for example the category “suspicious”), a service technician can check whether this assignment is correct. On the basis of the category determined by the service technician, the relevant data record can be used as a learning data record, the category information corresponding to that determined by the service technician Category is set. The model can therefore be continuously improved through the ongoing generation of learning data, so that the reliability of the categorization increases.
  • a certain probability for example 70%
  • the relevant data record can be used as a learning data record
  • the model can therefore be continuously improved through the ongoing generation of learning data, so that the reliability of the categorization increases.
  • the reliability of the method can be further increased in that a plurality of classification criteria is made available to the model generator in the learning phase.
  • a pattern that is reflected in a plurality of classification criteria is generally more meaningful than a pattern determined on the basis of just one classification criterion.
  • the two categories to which a data record can be assigned using the method according to the invention can be divided into further subgroups. If there is a plurality of classification models that assign a data record to a specific subgroup within a category, the relevant subgroup can be output as supplementary information for the method. The number of subgroups within the categories can be adapted to the expected accuracy of the method.
  • Data records of inferior quality can therefore be sorted out in a preceding process step. For example, sensor data contained in the data record can be checked for plausibility. If, for example, the measured value determined with a sensor deviates significantly from the expected value, it can be concluded that the sensor is faulty and the relevant data record is rejected. Also flawed can be a sensor if the values of the sensor change very strongly in a short period of time (step function) or if the values of the sensor vary significantly more than in other periods of time (heteroscedasticity). Finally, implausible values from the sensor can also be signs of an error.
  • the data can be subjected to an analysis as to whether a systematic change has taken place within the period to which the data relate (changepoint analysis).
  • Changepoint analysis Data records that extend over a systematic change cannot regularly be meaningfully evaluated with the method according to the invention. Such data sets should therefore also be sorted out.
  • a consistency check can also be performed before data is used. For example, it can be checked whether the wind energy installation has reached its rated output. By checking the standard deviation of the wind speed, you can check whether the anemometers have been installed the wrong way round. Changes in the performance curve can be checked. For further consistency checks, the minimum, maximum and median of the temperature can be output for each observed period.
  • the method is used to analyze whether a wind turbine is subject to a misalignment, that is to say whether there is a discrepancy between the alignment of the nacelle and the mean wind direction.
  • a misalignment that is to say whether there is a discrepancy between the alignment of the nacelle and the mean wind direction.
  • the learning data sets from which the learning data are determined can comprise measurement data on the parameters wind speed and wind vane position as first parameter values.
  • the second parameter value, which is dependent thereon, in the learning data record can relate to the power which the wind energy installation is emitting.
  • the parameter values are preferably time series that each relate to the same time periods.
  • the parameter values can in particular be 10-minute mean values of the parameters concerned.
  • the respective model generators are preferably supplied with at least four learning data sets with the category information "nacelle malposition yes” and at least four learning data records with the category information "nacelle malposition no".
  • a corresponding data set without category information is analyzed with each of the classification models.
  • Each of the classification models assigns the data record to one of the categories "gondola malposition yes" or "gondola malposition no".
  • the final assignment of the data record to one of the two categories then takes place on the basis of a majority criterion of the classification models.
  • the category "gondola misalignment no” is used more frequently than the category "gondola malpositioning yes”. If a data set of at least half of the classification models is classified in the category "nacelle misalignment yes", a service technician can be commissioned to examine the nacelle alignment of the relevant wind turbine on site. If the service technician actually detects a misalignment of the nacelle, the category information can be confirmed. A learning data set can be generated from the relevant data set by adding the category information. The model generators can be fed with the learning data set in order to improve the classification models.
  • data records can be used that relate to periods in which the wind energy installation was operated in the partial load range. Phases of standstill are generally unsuitable for a review. When operating the wind turbine below Full load has the disadvantage that the wind power and the system power do not correlate directly with one another.
  • the method can advantageously also be used to detect irregularities in the setting of the rotor blade angle or the speed settings (usually via a speed-torque characteristic curve) or in general to validate the power curve. For all of these analyzes of the operating state, an evaluation of data sets relating to partial load operation is particularly advantageous. In full load operation, the method is particularly suitable for analyzing an operating state with regard to the existing system loads.
  • the invention also relates to a system for analyzing an operating state of a wind energy installation.
  • the system includes a learning module for developing at least three different classification models.
  • the system comprises a work module for analyzing work data of the wind energy installation with each of the classification models and for assigning the wind energy installation to a category on the basis of a majority criterion of the classification models.
  • the learning module comprises a first model generator for generating the first classification model, a second model generator for generating the second classification model and a third model generator for generating the third classification model.
  • the model generators are designed to evaluate learning data in order to generate the classification models.
  • the learning data are each based on a plurality of learning data sets, each learning data set being assigned to a wind energy installation, each learning data set comprising category information about the wind energy installation, each learning data set having a first parameter value and one of the first Contains a second parameter value dependent on the parameter value, and the learning data is derived using a classification criterion representing the dependency between the first parameter value and the second parameter value.
  • the system can be developed with further features which are described in connection with the method according to the invention.
  • the method can be developed with further features which are described in connection with the system according to the invention.
  • FIG. 1 Four wind turbines 14 are shown which are correctly aligned with the mean wind direction, that is to say free from nacelle misalignment. Also shown are four wind turbines 15 which are subject to a nacelle misalignment.
  • FIG. 2 measurement data that were recorded on one of the wind energy installations 14 are shown graphically. This is a representation of a power curve in which the wind speed V in m / s is plotted on the horizontal axis and the electrical power P generated by the wind energy installation 14 is plotted on the vertical axis. Each of the points plotted in the graph represents a 10-minute mean value of the power versus wind speed.
  • the sensor data of a wind vane arranged on the nacelle of the wind energy installation 14 were recorded at the wind energy installation 14. Even if the wind energy installation is correctly aligned with the mean wind direction, there may be a momentary inclined flow due to short-term fluctuations in the wind direction. A momentary inclined flow is therefore no indication of nacelle misalignment.
  • the sensor data of the wind vane each correspond to information about the current wind direction.
  • the data from the wind vane are also converted into 10-minute mean values and assigned to the points shown in the graphic. Depending on the value of the current wind direction, the points are colored in different dark gray tones.
  • the two power curves 16, 17 are in Fig. 2 drawn.
  • the performance curve 16 for the angular range 0 ° to + 8 ° is slightly above the performance curve 17 for the angular range -8 ° to 0 °. This is explained by the fact that due to the swirl that the wind receives from the rotor, a momentary inclined flow from one direction has a different effect than a momentary inclined flow from the other direction.
  • FIG. 1 four wind turbines 15 are also shown, in which the alignment of the nacelle deviates from the mean wind direction, that is, they are subject to nacelle misalignment.
  • the Fig. 3 shows a graphical representation of an exemplary data record that was recorded at one of the wind energy installations 15. Again, the dots show 10-minute averages of power plotted against wind speed. The coloring of the points shows the deviation between the alignment of the nacelle and the current wind direction indicated by the wind vane.
  • two power curves 18, 19 can again be obtained, the power curve 18 corresponding to the angular range 0 ° to + 8 ° between the two directions and the power curve 19 corresponding to the angular range -8 ° to 0 °.
  • the deviation between the two power curves 18, 19 in Fig. 3 is less than the deviation between the two power curves 16, 17 in Fig. 2 .
  • An indication of whether the wind turbine is subject to a nacelle misalignment can be derived from the deviation between the power curves.
  • the difference between the performance curves 16, 17, 18, 19 shown in FIGS Figures 2 and 3 is visible, converted into a quantifiable classification criterion.
  • an integral of the two power curves is calculated and the difference between the two integrals is determined.
  • the difference between the integrals corresponds to the deviation between the performance curves in the relevant section.
  • the integral difference accordingly forms an indicator in the context of the invention which has characteristic features depending on the inclined flow.
  • a calculation rule is specified with which the indicator can be calculated from a data record.
  • Fig. 1 illustrated wind power plants 14, 15 can learn data sets in the Figures 2 and 3 shown species. Learning data records are characterized by the fact that it is known whether the data record belongs to the category “nacelle misalignment yes” or the category “nacelle misalignment no”. Each learning data record is assigned to an individual one of the wind energy installations 14, 15.
  • Fig. 4 As shown in the learning phase of the method according to the invention, three different model generators 21, 22, 23 are fed with learning data in order to obtain three classification models 24, 25, 26.
  • the learning data are derived from learning data sets 20, with each learning data set 20 a plurality of measured values 27 of the wind speed and a plurality of sensor data 28 arranged on the nacelle of the wind energy installation Includes wind vane.
  • the measured values 27 and the sensor data 28 form first parameter values within the meaning of the invention.
  • Each learning data record 20 also includes a large number of measured power values 29 of the wind energy installation.
  • Each learning data record 20 also contains category information 36 as to whether the learning data record 20 belongs to the category “nacelle misalignment yes” or the category “nacelle misalignment no”.
  • the learning data sets 20 and the associated classification criterion 37 are fed to a computing module 38.
  • the computing module 38 based on the computing rule defined by the classification criterion 37, an indicator is calculated for each of the learning data sets 20, so the integral difference of the performance curves 16, 17, 18, 19 described above is determined for each of the data sets.
  • the computing module 38 outputs learning data which include an indicator and the associated category information 36 for each of the learning data sets 20.
  • the learning data are fed to the model generators 21, 22, 23, with all three model generators 21, 22, 23 being fed with identical learning data in this exemplary embodiment.
  • the model generators 21, 22, 23 use algorithms such as Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine and neural networks to identify patterns that enable the learning data sets 20 to be assigned to the categories.
  • a classification model 24, 25, 26 is developed from these patterns.
  • Each of the classification models 24, 25, 26 has the ability to record a data set, whose category is unknown, to be assigned to one of the categories.
  • corresponding data sets 32 that is, data sets that are composed of corresponding measured values
  • wind energy installations 30, 31 Fig. 5
  • the data sets 32 comprise according to Fig. 6 Measured values 27 of the wind speed and sensor data 28 of the wind vane as first parameter values and power measured values 29 of the wind energy installations 30, 31 as second parameter values.
  • the data record 32 is fed to the computing module 38, which uses the classification criterion 37 to calculate the above-described integral difference of the power curves 16, 17, 18, 19 and thus determines an indicator for the data record 32 that is characteristic of inclined flow.
  • This indicator is fed to the classification models 24, 25, 26 and thus forms working data for the classification models 24, 25, 26 within the meaning of the invention.
  • the classification models 24, 25, 26 analyze the indicator of the data set 32. For each of the classification models 24, 25, 26 the result of the analysis is an assignment of the data set 32 either to the category 33 "nacelle misalignment yes" or to the category 34 " Nacelle misalignment no ". If all classification models 24, 25, 26 give the same information, the relevant category is determined as the final result of the classification.
  • Fig. 6 the result of the evaluation for the wind power installation 31 is shown, which is subject to a nacelle misalignment.
  • the wind energy installation 31 is sorted into the category 33 “nacelle misalignment yes” by the classification models 25, 26.
  • the classification model 24 does not determine the nacelle misalignment and sorts the wind energy installation 31 into the category 34 “nacelle misalignment no”. If the classification models 24, 25, 26 output different results, the final classification is decided on the basis of a majority criterion.
  • the majority of the classification models have sorted the wind energy installation 31 into the category 33 “nacelle misalignment yes” so that the category 33 is output as the final result 35 of the evaluation.
  • a service technician is then commissioned to examine the wind energy installation 31 on site. If the nacelle misalignment is confirmed, checked category information 36 is available for data record 32.
  • the data record 32 can be used as a learning data record 20, which is additionally fed to all model generators 21, 22, 23 in order to optimize the classification models 24, 25, 26.

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Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum Analysieren eines Betriebszustands einer Windenergieanlage.
  • Windenergieanlagen sind allgemein so eingerichtet, dass sie bei einer bestimmten Windstärke eine bestimmte Menge an elektrischer Energie erzeugen können. Liegt die tatsächlich erzeugte elektrische Energie unterhalb des erwarteten Werts, so kann dies unterschiedliche Ursachen haben. Beispielsweise kann es sein, dass die Windenergieanlage nicht frei angeströmt wird, so dass tatsächlich nur eine geringere Windleistung zum Antrieb des Rotors zur Verfügung steht. Möglich ist aber auch, dass bestimmte Parameter der Windenergieanlage nicht richtig eingestellt sind und deswegen nicht die volle Windleistung in elektrische Leistung umgewandelt wird. Es ist nicht einfach, zwischen diesen verschiedenen Ursachen zu unterscheiden. Das Dokument WO 2016/077997 A1 offenbart ein Verfahren und ein System zur Überwachung des Betriebszustands einer Windenergieanlage, bei dem "Supervisory Control And Data Acquisition" (SCADA)-Daten sowie Windenergieanlagenberichte gesammelt und zum Trainieren eines Gesamtmodells sowie einer Mehrzahl von Individualmodellen verwendet werden, wobei den Modellen anschließend Echtzeit-SCADA Daten zugeführt werden. Das Dokument US 2011/0313726 A1 offenbart ein zustandsabhängiges Wartungssystem für Windenergieanlagen, bei dem Leistungsparameter einer Windenergieanlage und Abweichungen der Leistungsparameter von Erwartungswerten ermittelt und ausgewertet werden, um festzustellen, ob eine Wartung der Windenergieanlage erforderlich ist.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein System zum Analysieren eines Betriebszustands einer Windenergieanlage vorzustellen, der einer direkten Analyse nicht ohne weiteres zugänglich sind. Die Aufgabe wird gelöst mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.
  • Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden in einer Lernphase wenigstens drei verschiedene Klassifizierungsmodelle entwickelt. In einer Arbeitsphase werden Arbeitsdaten der Windenergieanlage mit jedem der Klassifizierungsmodelle analysiert. Anhand eines Mehrheitskriteriums der Klassifizierungsmodelle wird die Windenergieanlage einer Kategorie zugeordnet.
  • In einer Lernphase werden erste Lerndaten für einen ersten Modellgenerator ermittelt, sodass der erste Modellgenerator ein erstes Klassifizierungsmodell errechnet. Zweite Lerndaten werden für einen zweiten Modellgenerator ermittelt, sodass der zweite Modellgenerator ein zweites Klassifizierungsmodell errechnet. Dritte Lerndaten werden für einen dritten Modellgenerator ermittelt, sodass der dritte Modellgenerator ein drittes Klassifizierungsmodell errechnet.
  • Die Lerndaten werden jeweils aus einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen abgeleitet, wobei jeder Lern-Datensatz einer Windenergieanlage zugeordnet ist. Jeder Lern-Datensatz umfasst eine Kategorieinformation über die Windenergieanlage. Jeder Lern-Datensatz umfasst einen ersten Parameterwert und einen von dem ersten Parameterwert abhängigen zweiten Parameterwert. Die Ableitung der Lerndaten aus den Lern-Datensätzen erfolgt anhand eines die Abhängigkeit zwischen dem ersten Parameterwert und dem zweiten Parameterwert repräsentierenden Klassifizierungskriteriums. Außerdem wird vorzugsweise aus jedem Lern-Datensatz die Kategorieinformation in die Lerndaten übernommen.
  • Ein Klassifizierungsmodell beinhaltet einen Algorithmus, der Arbeitsdaten einer Windenergieanlage als Eingangsdaten einliest, analysiert und als Ausgangsdaten wenigstens eine Kategorieinformation liefert. Eine Kategorieinformation gibt an, welcher Kategorie ein Datensatz bzw. die zugehörige Windenergieanlage zugeordnet ist.
  • Ein Modellgenerator beinhaltet einen Algorithmus, der basierend auf Lerndaten ein auf den spezifischen Anwendungsfall, d. h. an die vorgegebenen oder vorgebbare Randbedingungen wie Typ der Windenergieanlage, Standortbedingungen, vorgegebene Datensätze, vorgegebene oder vorgebbare Klassifizierungskriterien und/oder vorgegebene oder vorgebbare Kategorien angepasstes Klassifizierungsmodell erstellt.
  • Mehrheitskriterium bedeutet im Falle von zwei vorgegebenen Kategorien, dass die Windenergieanlage nach dem Mehrheitsprinzip der Kategorie zugeordnet wird, der die Mehrheit der verschiedenen Klassifizierungsmodelle die Windenergieanlage zugeordnet hat. Im Falle von mehr als zwei vorgegebenen Kategorien kann das Mehrheitsprinzip auch eine Berechnung der nach der vorliegenden Verteilung der Ergebnisse der verschiedenen Klassifizierungsmodelle wahrscheinlichsten Kategorie umfassen.
  • Das Klassifizierungskriterium umfasst bevorzugt eine Berechnungsvorschrift, mittels der aus einem Datensatz ein Indikator bestimmbar ist, der in Abhängigkeit von der Zugehörigkeit des Datensatzes zu einer der Kategorien typische Merkmale aufweist. Wie das Klassifizierungskriterium zu definieren ist, kann bevorzugt anhand von Modellrechnungen / Simulationen, aus theoretischen Überlegungen und/oder empirisch aus Feldmessungen hergeleitet werden. Durch die Definition des Klassifizierungskriteriums wird festgelegt, anhand welcher Berechnungsschritte der Indikator aus dem Datensatz ermittelt wird. Die Berechnung des Indikators für einen bestimmten Datensatz erfolgt bevorzugt durch Anwendung einfacher mathematischer Operationen auf den Datensatz. Vorzugsweise kann der Indikator durch eine direkte Berechnung aus dem Datensatz abgeleitet werden, also durch eine Berechnung die frei ist von Schätzwerten, Vorhersagen und vergleichbaren Unsicherheiten.
  • In der Lernphase kann anhand des Klassifizierungskriteriums aus jedem Lern-Datensatz ein Indikator ermittelt werden. Die auf einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen basierenden Lerndaten können für jeden der Lern-Datensätze den Indikator und die zugehörige Kategorieinformation umfassen.
  • Die verschiedenen Modellgeneratoren können mit identischen Lerndaten gespeist werden. Möglich ist auch die Verwendung verschiedener Lerndaten für die Modellgeneratoren. Dies umfasst die Möglichkeit, dass die Lerndaten jeweils anhand verschiedener Lern-Datensätze ermittelt werden. Dies umfasst die Möglichkeit, dass die Lerndaten anhand verschiedener Klassifizierungskriterien ermittelt werden.
  • In der Arbeitsphase kann anhand des Klassifizierungskriteriums aus einem Arbeits-Datensatz ein Indikator abgeleitet werden. Die dem Klassifizierungsmodell zugeführten Arbeitsdaten können den Indikator umfassen, bzw. in einer besonderen Ausführungsform ausschließlich aus dem Indikator bestehen. Das Klassifizierungskriterium für jedes Klassifizierungsmodell ist vorzugsweise identisch zu dem Klassifizierungskriterium, das in der Lernphase zum Erzeugen des Klassifizierungsmodells verwendet wurde.
  • Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden Lerndaten über eine Mehrzahl von Windenergieanlagen in jeden der Modellgeneratoren eingespeist. Jedes der Klassifizierungsmodelle erlaubt folglich eine Analyse, die auf einem Vergleich von mehreren Windenergieanlagen beruht. Indem die Analyse nicht mit lediglich einem Klassifizierungsmodell durchgeführt wird, kann die Zuverlässigkeit der Aussage erhöht werden. Es wird das Ergebnis als richtig angenommen, das von der Mehrzahl der Klassifizierungsmodelle ermittelt wurde. Umgekehrt gilt also ein Ergebnis als falsch, das lediglich von einer Minderheit der Klassifizierungsmodelle ermittelt wurde.
  • In der Lernphase werden die Modellgeneratoren mit den Informationen versorgt, mit denen ein Klassifizierungsmodell erstellt werden kann (Lerndaten). Die für einen Modellgenerator bestimmten Lerndaten basieren auf einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen, wobei jeder Datensatz Informationen über eine einzelne Windenergieanlage repräsentiert. In dem Lern-Datensatz sind enthalten ein erster Parameterwert und ein von dem ersten Parameterwert abhängiger zweiter Parameterwert. Der erste Parameterwert kann sich auf eine Umgebungsbedingung beziehen, der die Windenergieanlage ausgesetzt ist (Umgebungsparameter). Der zweite Parameterwert kann sich auf einen Betriebszustand der Windenergieanlage beziehen (Betriebsparameter). Die Abhängigkeit zwischen den Parameterwerten kann beispielsweise darin bestehen, dass bei einer Änderung des ersten Parameterwerts sich auch der zweite Parameterwert ändert. Dies ist etwa der Fall, wenn der erste Parameterwert die Windgeschwindigkeit repräsentiert und der zweite Parameterwert die von der Windenergieanlage abgegebene Leistung repräsentiert. Bei einer Änderung der Windstärke (unabhängiger Parameter) ändert sich die erzeugte elektrische Leistung (abhängiger Parameter).
  • Bei den Parameterwerten kann es sich um einzelne Messwerte handeln, also um jeweils einen Messwert zu einem bestimmten Zeitpunkt. Eine aussagekräftigere Information kann erhalten werden, wenn es sich bei den Parameterwerten um Durchschnittswerte einer Zeitreihe handelt, beispielsweise um 10-Minuten-Durchschnittswerte. Weiter kann es von Vorteil sein, wenn der erste Parameterwert und der zweite Parameterwert jeweils eine Mehrzahl von Werten umfassen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden.
  • Mit den Klassifizierungsmodellen soll eine Aussage ermöglicht werden, welcher von mehreren möglichen Kategorien ein bestimmter Datensatz zugehörig ist. Damit das Klassifizierungsmodell diese Aussage treffen kann, wird dem Modellgenerator in der Lernphase mit jedem Lern-Datensatz eine Kategorieinformation zur Verfügung gestellt. Die Kategorieinformation sagt aus, zu welcher der möglichen Kategorien ein bestimmter Datensatz der Lerndaten zugehörig ist. Bevorzugt ist für jede der Kategorien, zwischen denen das erfindungsgemäße Verfahren unterscheidet, mindestens ein Lern-Datensatz in die Lerndaten eingeflossen. Insbesondere kann für jede der Kategorien eine Mehrzahl, insbesondere eine größere Vielzahl von Datensätzen in die Lerndaten eingeflossen sein. Mit größerer Vielzahl sind mindestens 5 Datensätze, bevorzugt mindestens 10 Datensätze bezeichnet.
  • Die Klassifizierungsmodelle können so eingerichtet sein, dass sie zwischen zwei Kategorien unterscheiden. In Betracht kommen beispielsweise Kategoriepaare wie "unauffällig" und "auffällig", "Betriebszustand optimal" und "Betriebszustand nicht optimal", "Gondel-Fehlausrichtung ja" und "Gondel-Fehlausrichtung nein" und ähnliches. In die Lerndaten sind vorzugsweise beispielhafte Lern-Datensätze aus jeder der Kategorien eingeflossen, sodass die Datensätze typische Merkmale aus den jeweiligen Kategorien repräsentieren. Alle Modellgeneratoren können mit denselben Lerndaten gespeist werden. Möglich ist auch die Verwendung unterschiedlicher Lerndaten für die verschiedenen Modellgeneratoren. Alternativ können die Klassifizierungsmodelle auch so eingerichtet sein, dass sie über ein quantifizierbares Ergebnis eine Unterscheidung zwischen mehreren Kategorien ermöglichen. Hier kommen dann beispielsweise Kategorien wie "keine Gondel-Fehlausrichtung", "schwache Gondel-Fehlausrichtung" und "starke Gondel-Fehlausrichtung" in Betracht.
  • In der Arbeitsphase des erfindungsgemäßen Verfahrens steht die Information, welcher Kategorie ein bestimmter Datensatz zuzuordnen ist, anfangs nicht zur Verfügung. Vielmehr soll diese Information erst durch Anwendung der Klassifizierungsmodelle aus dem Datensatz gewonnen werden. Damit dies möglich ist, muss in das Klassifizierungsmodell ein Klassifizierungskriterium einfließen, anhand dessen eine Entscheidung zwischen den Kategorien möglich ist.
  • Das Klassifizierungskriterium kann auf einem anhand von Modellrechnungen oder theoretischen Überlegungen ermittelten Zusammenhang basieren. Anhand des Zusammenhangs kann eine Berechnungsvorschrift zur Ermittlung eines Indikators aus einem Datensatz bestimmt werden kann. Der Zusammenhang und die daraus resultierendes Berechnungsvorschrift sollten so ausgewählt werden, dass typische Unterschiede zwischen den Datensätzen offenbar werden, je nachdem, welcher der Kategorien ein Datensatz zugehörig ist.
  • Ein beispielhafter Zusammenhang, aus dem ein Klassifizierungskriterium abgeleitet werden kann, ist das unterschiedliche Leistungsverhalten einer Windenergieanlage, wenn eine leichte Schräganströmung entweder von rechts oder von links erfolgt. Durch den Drall, den der Wind durch den Rotor erhält, ergibt sich bei einer leichten Schräganströmung von links eine etwas andere Leistungskurve als bei einer leichten Schräganströmung von rechts. Es kann also aus der Differenz zwischen den beiden Kurven ein Klassifizierungskriterium abgeleitet werden.
  • Dieses Klassifizierungskriterium eignet sich in einer Weiterbildung der Erfindung auch zur quantitativen Klassifizierung einer Schräganströmung.
  • Beispielhaft kann der Bereich von +/-25° Schräganströmung in fünf gleich große Sektoren aufgeteilt werden. Die Differenz der Leistungskurven zwischen an einer Windenergieanlage gemessener positiver und negativer Schräganströmung ermöglicht bei ausreichend genauer Auswertung eine Aussage, in welcher der fünf genannten Schräganströmungskategorien (keine Schräganströmung, schwache oder starke Schräganströmung links oder rechts) sich die Windenergieanlage befindet.
  • Ebenso kann auch die Differenz der aktuellen Leistungskurve zur Leistungskurve ohne Schräganströmung ein beispielhaftes Klassifizierungskriterium für eine Schräganströmung darstellen. Ebenso kann vorteilhaft statt einem Leistungskurvenvergleich der Vergleich auf der Ebene des Energieertrags durchgeführt werden. Der Energieertrag, der ja letztendlich nichts anderes als die Integration der Leistung über der Zeit ist, ist insbesondere als Kriterium an Standorten mit starken Turbulenzen vorteilhaft, weil die Integration über die Zeit einen starken Mittelungseffekt hat. Ein weiteres vorteilhaftes Klassifizierungskriterium kann die Auftragung des Leistungsbeiwertes Cp des Rotors über der Windgeschwindigkeit oder auch nur die Ermittlung des maximalen Leistungsbeiwertes Cp_max im Vergleich zum Cp_max ohne Schräganströmung sein. Bei fast allen Windenergieanlagen befinden sich zwei mit erheblichem Abstand nebeneinander angeordnete Anemometer auf dem Gondeldach. Die Differenz der von diesen Anemometern gemessenen Windgeschwindigkeit hat sich ebenfalls als signifikantes Klassifizierungskriterium zur Erkennung von Schräganströmungen erwiesen.
  • Mit dem Modellgenerator kann ein Verfahren zur Mustererkennung in den Lerndaten durchgeführt werden. Die Mustererkennung kann auf die Indikatoren angewendet werden, die anhand des Klassifizierungskriteriums aus den Lern-Datensätzen abgeleitet wurden, wobei zur Unterscheidung zwischen den Kategorien die in den Lerndaten enthaltene Kategorieinformation herangezogen werden kann. Modellgeneratoren dieser Art sowie die zugrunde liegenden Algorithmen sind grundsätzlich bekannt. Verschiedene Algorithmen, auf denen die Modellgeneratoren basieren können, sind beispielsweise unter den Namen Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine und Neuronale Netze bekannt. Ein Vorteil der Verwendung von Indikatoren ist ein Effekt, der einem Tiefpassfilter gleicht. Relativ hochfrequente Lern-Datensätze werden durch die Berechnung der Indikatoren aggregiert, wodurch die Daten weniger Rauschen aufweisen. Der so aufbereitete Datensatz enthält somit zwar weniger, aber aussagekräftigere Daten, die in die Lerndaten eingehen. Dies schlägt sich auch im Analyseergebnis wieder, welches durch die Verwendung problemspezifischer Indikatoren geringere Fehlerraten in der Klassifizierung verspricht. Die verringerte Datenmenge hat weiterhin den Vorteil, dass die Berechnungszeit in den Modellgeneratoren in der Regel deutlich geringer ist als mit einer Berechnung die auf Basis von kompletten Lerndatensätzen durchgeführt wird.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren wird vorzugsweise so durchgeführt, dass den Modellgeneratoren unterschiedliche Algorithmen zu Grunde liegen. Insbesondere können bei Verwendung von drei Modellgeneratoren drei unterschiedliche der soeben genannten Algorithmen den Modellgeneratoren zu Grunde liegen. Das Verfahren wird vorzugsweise mit einer ungeraden Anzahl von Modellgeneratoren/Klassifizierungsmodelle durchgeführt. Möglich ist beispielsweise die Verwendung von fünf Modellgeneratoren/Klassifizierungsmodelle, wobei die Modellgeneratoren auf den oben genannten fünf Algorithmen beruhen.
  • Die mit den unterschiedlichen Algorithmen erzeugten Klassifizierungsmodelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Bei jedem der Modelle muss also damit gerechnet werden, dass in der Arbeitsphase einzelne Datensätze nicht valide klassifiziert werden können. Diese Unsicherheit wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren durch die Verwendung der wenigstens drei verschiedenen Klassifizierungsmodelle ausgeglichen. Ordnet eine Mehrheit der Klassifizierungsmodelle den Datensatz einer bestimmten Kategorie zu, so wird diese Kategorie als richtig angenommen.
  • Wird ein Klassifizierungsmodell in der Arbeitsphase auf Arbeitsdaten einer Windenergieanlage angewendet, so kann das Ergebnis der Auswertung ein Wahrscheinlichkeitswert sein, dass die Windenergieanlage einer bestimmten Kategorie zuzuordnen ist. Um anhand des Wahrscheinlichkeitswerts eine Unterscheidung zwischen zwei Kategorien zu treffen, kann ein Schwellwert festgelegt. Bei einem Wahrscheinlichkeitswert oberhalb des Schwellwerts kann der Datensatz einer ersten Kategorie zugeordnet werden, bei einem Wahrscheinlichkeitswert unterhalb des Schwellwerts kann der Datensatz einer zweiten Kategorie zugeordnet werden. In einer Weiterbildung der Erfindung kann aus dem Wahrscheinlichkeitswert auch eine Aussage über die Verlässlichkeit der Klassifizierung abgeleitet werden.
  • Der Arbeits-Datensatz, der in der Arbeitsphase ausgewertet wird, ist vorzugsweise analog zu den Lern-Datensätzen der Lernphase zusammengesetzt, wobei jedoch der Arbeits-Datensatz abweichend von der Lernphase keine Kategorieinformation umfasst. Umfasst von dem Arbeits-Datensatz sind aber ein erster Parameterwert und ein zweiter Parameterwert. In der Arbeitsphase werden aus dem zu analysierenden Arbeits-Datensatz zunächst anhand des Klassifizierungskriteriums die Arbeitsdaten errechnet, die die Klassifizierungsmodelle verarbeiten kann. Mit den drei Klassifizierungsmodellen werden die Arbeitsdaten ausgewertet, sodass jedes Klassifizierungsmodell den Arbeits-Datensatz einer der Kategorien zuordnet.
  • Die endgültige Zuordnung zu einer der Kategorien erfolgt anhand eines Mehrheitskriteriums. Der Datensatz wird also zu der Kategorie zugeordnet, den die Mehrheit der Klassifizierungsmodelle ermittelt. Wenn das Verfahren mit einer ungeraden Anzahl von Klassifizierungsmodellen durchgeführt wird und zwischen zwei Kategorien zu entscheiden ist, führt das Mehrheitskriterium immer zu einem eindeutigen Ergebnis. Wird das Verfahren mit einer geraden Anzahl von Klassifizierungsmodellen durchgeführt, so bedarf es eines zusätzlichen Kriteriums für den Fall, dass verschiedene Kategorien von der gleichen Anzahl von Klassifizierungsmodelle ermittelt werden.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren bietet sich für eine laufende Optimierung der Klassifizierungsmodelle an. Ist beispielsweise in der Arbeitsphase ein bestimmter Datensatz mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (zum Beispiel 70 %) einer Kategorie zugeordnet worden (zum Beispiel der Kategorie "auffällig"), so kann durch einen Servicetechniker überprüft werden, ob diese Zuordnung richtig ist. Auf Basis der von dem Servicetechniker festgestellten Kategorie kann der betreffende Datensatz als Lern-Datensatz verwendet werden, wobei die Kategorieinformation entsprechend der von dem Servicetechniker ermittelten Kategorie festgelegt wird. Das Modell kann also durch die laufende weitere Generierung von Lerndaten immer weiter verbessert werden, sodass sich die Zuverlässigkeit der Kategorisierung erhöht.
  • Die Zuverlässigkeit des Verfahrens kann weiter erhöht werden, indem dem Modellgenerator in der Lernphase eine Mehrzahl von Klassifizierungskriterien zur Verfügung gestellt wird. Ein Muster, das sich in einer Mehrzahl von Klassifizierungskriterien widerspiegelt, hat regelmäßig eine höhere Aussagekraft als ein anhand nur eines Klassifizierungskriteriums ermitteltes Muster.
  • In einer Fortbildung können die beiden Kategorien, denen ein Datensatz mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zugeordnet werden kann, in weitere Untergruppen unterteilt sein. Gibt es eine Mehrzahl von Klassifizierungsmodellen, die einen Datensatz einer bestimmten Untergruppe innerhalb einer Kategorie zuordnen, so kann die betreffende Untergruppe als ergänzende Information des Verfahrens ausgegeben werden. Die Anzahl der Untergruppen innerhalb der Kategorien kann an die erwartete Treffgenauigkeit des Verfahrens angepasst werden.
  • Für die Zuverlässigkeit des Verfahrens ist es von Vorteil, wenn Datensätze von hoher Güte verwendet werden. Dies gilt sowohl für die Lernphase als auch für die Arbeitsphase. Datensätze von minderer Güte können deswegen in einem vorangehenden Verfahrensschritt aussortiert werden. Beispielsweise können in dem Datensatz enthaltene Sensordaten auf Plausibilität geprüft werden. Weicht beispielsweise der mit einem Sensor ermittelte Messwert deutlich von dem erwarteten Wert ab, so kann geschlossen werden, dass der Sensor fehlerhaft ist, und der betreffende Datensatz aussortiert werden. Ebenfalls fehlerhaft kann ein Sensor sein, wenn sich die Werte des Sensors in einem kurzen Zeitraum sehr stark verändern (Sprungfunktion) oder die Werte des Sensors deutlich stärker streuen als in anderen Zeiträumen (Heteroskedastizität). Schließlich können auch unplausible Werte des Sensors Anzeichen für einen Fehler sein.
  • Ferner können die Daten in einem vorangehenden Verfahrensschritt einer Analyse unterzogen werden, ob innerhalb des Zeitraums, auf den die Daten sich beziehen eine systematische Veränderung stattgefunden hat (Changepoint-Analyse). Datensätze, die sich über eine systematische Veränderung hinweg erstrecken, können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren regelmäßig nicht sinnvoll ausgewertet werden. Auch solche Datensätze sollten deswegen aussortiert werden.
  • Vor der Verwendung von Daten kann außerdem eine Konsistenzprüfung durchgeführt werden. Beispielsweise kann geprüft werden ob die Windenergieanlage ihre Nennleistung erreicht. Durch Überprüfung der Standardabweichung der Windgeschwindigkeit kann geprüft werden ob die Anemometer vertauscht installiert wurden. Veränderungen bei der Leistungskurve können überprüft werden. Zur weiteren Konsistenzprüfung können Minimum, Maximum und Median der Temperatur für jeden betrachteten Zeitraum ausgegeben werden.
  • In einer bevorzugten Ausführungsform wird das Verfahren verwendet, um zu analysieren, ob eine Windenergieanlage einer Fehlausrichtung unterliegt, ob es also eine Abweichung zwischen der Ausrichtung der Gondel und der mittleren Windrichtung gibt. Es kann zwei Kategorien geben, zwischen denen mit den Klassifizierungsmodellen unterschieden wird, nämlich die Kategorien "Gondel-Fehlausrichtung ja" und "Gondel-Fehlausrichtung nein".
  • Die Lern-Datensätze, aus denen die Lerndaten ermittelt werden, können als erste Parameterwerte Messdaten über die Parameter Windgeschwindigkeit und Windfahnenposition umfassen. Der davon abhängige zweite Parameterwert in dem Lern-Datensatz kann sich auf die Leistung beziehen, die die Windenergieanlage abgibt. Bei den Parameterwerten handelt es sich vorzugsweise um Zeitreihen, die sich jeweils auf dieselben Zeiträume beziehen. Bei den Parameterwerten kann es sich insbesondere um 10-Minuten-Mittelwerte der betreffenden Parameter handeln.
  • In der Lernphase werden den jeweiligen Modellgeneratoren vorzugsweise wenigstens vier Lern-Datensätze mit der Kategorieinformation "Gondel-Fehlstellung ja" und wenigstens vier Lern-Datensätze mit der Kategorieinformation "Gondel-Fehlstellung nein" zugeführt.
  • Auch wenn die Gondel richtig zur mittleren Windrichtung ausgerichtet ist (Gondel-Fehlausrichtung nein), kann es durch laufende geringfügige Änderungen der Windgeschwindigkeit zu einer momentanen Schräganströmung kommen. Die Auswirkungen einer momentanen Schräganströmung auf die Leistungskurve sind unterschiedlich, je nachdem, ob es sich um eine Schräganströmung von links oder um eine Schräganströmung von rechts handelt. Es ergibt sich also eine charakteristische Differenz zwischen den Leistungskurven bei den unterschiedlichen Richtungen der Schräganströmung. Diese charakteristische Differenz kann numerisch ausgewertet werden, indem die Leistungskurven in mehrere Abschnitte unterteilt werden und für jeden der Abschnitte die Differenz der Integrale der jeweiligen Leistungskurven betrachtet wird. Diese Integraldifferenz bildet einen Indikator, der charakteristische Merkmale aufweist, je nachdem, ob die Windenergieanlage einer Schräganströmung unterliegt. Dieser Indikator wird den Modellgeneratoren mit den Lerndaten zugeführt. Die Modellgeneratoren können auf Basis mehrerer derartiger Indikatoren und unter Berücksichtigung der zugehörigen Kategorieinformation eine Mustererkennung durchführen und daraus jeweils ein Klassifizierungsmodell entwickeln.
  • In der Arbeitsphase wird ein entsprechender Datensatz ohne Kategorieinformation mit jedem der Klassifizierungsmodelle analysiert. Jedes der Klassifizierungsmodelle ordnet den Datensatz in eine der Kategorien "Gondel-Fehlstellung ja" oder "Gondel-Fehlstellung nein" ein. Anhand eines Mehrheitskriteriums der Klassifizierungsmodelle erfolgt dann die endgültige Zuordnung des Datensatzes zu einer der beiden Kategorien.
  • In der Arbeitsphase ist zu erwarten, dass die Kategorie "Gondel-Fehlstellung nein" häufiger belegt wird als die Kategorie "Gondel-Fehlstellung ja". Wird ein Datensatz von wenigstens der Hälfte der Klassifizierungsmodelle in die Kategorie "Gondel-Fehlstellung ja" eingeordnet, kann ein Servicetechniker beauftragt werden, die Gondelausrichtung der betreffenden Windenergieanlage vor Ort zu untersuchen. Stellt der Servicetechniker tatsächlich eine Fehlausrichtung der Gondel fest, kann die Kategorieinformation bestätigt werden. Aus dem betreffenden Datensatz kann durch Hinzufügung der Kategorieinformation ein Lern-Datensatz erzeugt werden. Mit dem Lern-Datensatz können die Modellgeneratoren gespeist werden, um die Klassifizierungsmodelle zu verbessern.
  • In der Lernphase und/oder in der Arbeitsphase können Datensätze verwendet werden, die sich auf Zeiträume beziehen, in denen die Windenergieanlage im Teillastbereich betrieben wurde. Phasen des Stillstands sind grundsätzlich ungeeignet für eine Überprüfung. Bei einem Betrieb der Windenergieanlage unter Volllast besteht der Nachteil, dass die Windleistung und die Anlagenleistung nicht direkt miteinander korrelieren.
  • Das Verfahren kann vorteilhaft auch zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten in der Einstellung der Rotorblattwinkel oder der Drehzahleinstellungen (in der Regel über eine Drehzahl- Drehmoment-Kennlinie) oder ganz allgemein zur Validierung der Leistungskurve eingesetzt werden. Für all diese Analysen des Betriebszustandes ist eine Auswertung von Datensätzen, die den Teillastbetrieb betreffen, besonders vorteilhaft. Im Vollastbetrieb ist das Verfahren besonders geeignet, einen Betriebszustand in Hinblick auf die vorliegenden Anlagenbelastungen zu analysieren.
  • Die Erfindung betrifft außerdem ein System zum Analysieren eines Betriebszustands einer Windenergieanlage. Das System umfasst ein Lernmodul zum Entwickeln von wenigstens drei verschiedenen Klassifizierungsmodellen. Das System umfasst ein Arbeitsmodul zum Analysieren von Arbeitsdaten der Windenergieanlage mit jedem der Klassifizierungsmodelle und zum Zuordnen der Windenergieanlage zu einer Kategorie anhand eines Mehrheitskriteriums der Klassifizierungsmodelle. Das Lernmodul umfasst einen ersten Modellgenerator zum Erzeugen des ersten Klassifizierungsmodells, einen zweiten Modellgenerator zum Erzeugen des zweiten Klassifizierungsmodells und einen dritten Modellgenerator zum Erzeugen des dritten Klassifizierungsmodells. Die Modellgeneratoren sind dazu ausgelegt, Lerndaten auszuwerten, um die Klassifizierungsmodelle zu erzeugen. Die Lerndaten basieren jeweils auf einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen, wobei jeder Lern-Datensatz einer Windenergieanlage zugeordnet ist, wobei jeder Lern-Datensatz eine Kategorieinformation über die Windenergieanlage umfasst, wobei jeder Lern-Datensatz einen ersten Parameterwert und einem von dem ersten Parameterwert abhängigen zweiten Parameterwert enthält und wobei die Ableitung der Lerndaten anhand eines die Abhängigkeit zwischen dem ersten Parameterwert und dem zweiten Parameterwert repräsentierenden Klassifizierungskriteriums erfolgt.
  • Das System kann mit weiteren Merkmalen fortgebildet werden, die im Zusammenhang des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben sind. Das Verfahren kann mit weiteren Merkmalen fortgebildet werden, die im Zusammenhang des erfindungsgemäßen Systems beschrieben sind.
  • Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen anhand vorteilhafter Ausführungsformen beispielhaft beschrieben. Es zeigen:
    • Fig. 1: eine schematische Darstellung von acht Windenergieanlagen zur Gewinnung von Lern-Datensätzen;
    • Fig. 2: eine grafische Darstellung eines erfindungsgemäßen Lern-Datensatzes einer ersten Kategorie;
    • Fig. 3: eine grafische Darstellung eines erfindungsgemäßen Lern-Datensatzes einer zweiten Kategorie;
    • Fig. 4: ein Blockdiagramm einer erfindungsgemäßen Lernphase;
    • Fig. 5: eine schematische Darstellung von zu analysierenden Windenergieanlagen; und
    • Fig. 6: ein Blockdiagramm einer erfindungsgemäßen Arbeitsphase.
  • In Fig. 1 gezeigt sind vier Windenergieanlagen 14, die richtig zur mittleren Windrichtung ausgerichtet sind, die also frei von einer Gondel-Fehlausrichtung sind. Gezeigt sind außerdem vier Windenergieanlagen 15, die einer Gondel-Fehlausrichtung unterliegen. In Fig. 2 sind Messdaten, die an einer der Windenergieanlagen 14 aufgenommen wurden grafisch dargestellt. Es handelt sich um die Darstellung einer Leistungskurve, bei der auf der horizontalen Achse die Windgeschwindigkeit V in m/s und auf der vertikalen Achse die von der Windenergieanlage 14 erzeugte elektrische Leistung P aufgetragen ist. Jeder der in der Grafik aufgetragenen Punkte stellt einen 10-Minuten-Mittelwert der Leistung über der Windgeschwindigkeit dar.
  • Außerdem aufgezeichnet bei der Windenergieanlage 14 wurden die Sensordaten einer auf der Gondel der Windenergieanlage 14 angeordneten Windfahne. Auch wenn die Windenergieanlage richtig zur mittleren Windrichtung ausgerichtet ist, kann es aufgrund kurzfristiger Schwankungen der Windrichtung zu einer momentanen Schräganströmung kommen. Eine momentane Schräganströmung ist folglich kein Hinweis auf eine Gondel-Fehlausrichtung. Die Sensordaten der Windfahne entsprechen jeweils einer Information über die momentane Windrichtung. Die Daten von der Windfahne werden ebenfalls in 10-Minuten Mittelwerte überführt und den in der Grafik dargestellten Punkten zugeordnet. Je nach Wert der momentanen Windrichtung sind die Punkte in unterschiedlich dunklen Grautönen eingefärbt.
  • Anhand der zusätzlichen Information über die momentane Schräganströmung ist es möglich, zwei unterschiedliche Leistungskurven zu ermitteln, wobei eine der Leistungskurven sich auf den Winkelbereich zwischen beispielsweise 0° und +8° zwischen Ausrichtung der Gondel und momentaner Windrichtung bezieht und wobei die andere Leistungskurve sich auf den Winkelbereich zwischen -8° und 0° bezieht.
  • Die beiden Leistungskurven 16, 17 sind in Fig. 2 eingezeichnet. Die Leistungskurve 16 für den Winkelbereich 0° bis +8° liegt etwas oberhalb der Leistungskurve 17 für den Winkelbereich -8° bis 0°. Dies erklärt sich dadurch, dass durch den Drall, den der Wind durch den Rotor erhält, eine momentane Schräganströmung aus der einen Richtung sich anders auswirkt als eine momentane Schräganströmung aus der anderen Richtung.
  • In Fig. 1 sind außerdem vier Windenergieanlagen 15 dargestellt, bei denen die Ausrichtung der Gondel von der mittleren Windrichtung abweicht, die also einer Gondel-Fehlausrichtung unterliegen. Die Fig. 3 zeigt eine grafische Darstellung eines beispielhaften Datensatzes, der bei einer der Windenergieanlagen 15 aufgenommen wurde. Erneut zeigen die Punkte 10-Minuten-Mittelwerte der Leistung, die über der Windgeschwindigkeit aufgetragen sind. Die Färbung der Punkte gibt die Abweichung zwischen der Ausrichtung der Gondel und der von der Windfahne angezeigten momentanen Windrichtung wieder. Anhand dieser Informationen lassen sich wieder zwei Leistungskurven 18, 19 gewinnen, wobei die Leistungskurve 18 dem Winkelbereich 0° bis +8° zwischen den beiden Richtungen und die Leistungskurve 19 dem Winkelbereich -8° bis 0° entspricht.
  • Die Abweichung zwischen den beiden Leistungskurven 18, 19 in Fig. 3 ist geringer als die Abweichung zwischen den beiden Leistungskurven 16, 17 in Fig. 2. Aus der Abweichung zwischen den Leistungskurven lässt sich ein Hinweis ableiten, ob die Windenergieanlage einer Gondel-Fehlausrichtung unterliegt.
  • Für das erfindungsgemäße Verfahren wird der Unterschied zwischen den Leistungskurven 16, 17, 18, 19, der in den Figuren 2 und 3 sichtbar ist, in ein quantifizierbares Klassifizierungskriterium überführt. Die Leistungskurven werden dazu entlang der horizontalen Achse in eine Mehrzahl von Abschnitten unterteilt (beispielsweise V = 5 m/s bis 6 m/s; V= 6 m/s bis 7 m/s usw.). In jedem der Abschnitte wird ein Integral der beiden Leistungskurven berechnet und die Differenz der beiden Integrale ermittelt. Die Differenz der Integrale entspricht der Abweichung zwischen den Leistungskurven in dem betreffenden Abschnitt. Die Integraldifferenz bildet demnach im Sinne der Erfindung einen Indikator, der in Abhängigkeit von der Schräganströmung charakteristische Merkmale aufweist. Mit dem Klassifizierungskriterium wird eine Berechnungsvorschrift vorgegeben, mit der der Indikator aus einem Datensatz errechnet werden kann.
  • Anhand der in Fig. 1 dargestellten Windenergieanlagen 14, 15 können Lern-Datensätze der in den Figuren 2 und 3 gezeigten Art gewonnen werden. Lern-Datensätze zeichnen sich dadurch aus, dass bekannt ist, ob der Datensatz in die Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung ja" oder die Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung nein" gehört. Jeder Lern-Datensatz ist einer einzelnen der Windenergieanlagen 14, 15 zugeordnet.
  • In der in Fig. 4 dargestellten Lernphase des erfindungsgemäßen Verfahrens werden drei verschiedene Modellgeneratoren 21, 22, 23 mit Lerndaten gespeist, um drei Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 zu gewinnen. Die Lerndaten werden aus Lern-Datensätzen 20 abgeleitet, wobei jeder Lern-Datensatz 20 eine Vielzahl von Messwerten 27 der Windgeschwindigkeit sowie eine Vielzahl von Sensordaten 28 der auf der Gondel der Windenergieanlage angeordneten Windfahne umfasst. Die Messwerte 27 und die Sensordaten 28 bilden erste Parameterwerte im Sinne der Erfindung.
  • Jeder Lern-Datensatz 20 umfasst außerdem eine Vielzahl von Leistungsmesswerten 29 der Windenergieanlage. Die Leistungsmesswerte 29, die von der Windrichtung und der Windstärke abhängig sind, bilden zweite Parameterwerte im Sinne der Erfindung. Jeder Lern-Datensatz 20 enthält außerdem eine Kategorieinformation 36, ob der Lern-Datensatz 20 zu der Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung ja" oder die Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung nein" gehört.
  • Die Lern-Datensätze 20 sowie das zugehörige Klassifizierungskriterium 37 werden einem Rechenmodul 38 zugeführt. In dem Rechenmodul 38 wird anhand der durch das Klassifizierungskriterium 37 definierten Rechenvorschrift ein Indikator für jeden der Lern-Datensätze 20 berechnet, es wird also für jeden der Datensätze die oben beschriebene Integraldifferenz der Leistungskurven 16, 17, 18, 19 ermittelt. Das Rechenmodul 38 gibt Lerndaten aus, die für jeden der Lern-Datensätze 20 einen Indikator sowie die zugehörige Kategorieinformation 36 umfassen. Die Lerndaten werden den Modellgeneratoren 21, 22, 23 zugeführt, wobei in diesem Ausführungsbeispiel alle drei Modellgeneratoren 21, 22, 23 mit identischen Lerndaten gespeist werden.
  • In den Lerndaten erkennen die Modellgeneratoren 21, 22, 23 anhand von Algorithmen wie Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine und Neuronale Netze Muster, durch die eine Zuordnung der Lern-Datensätze 20 zu den Kategorien möglich wird. Aus diesen Mustern wird jeweils ein Klassifizierungsmodell 24, 25, 26 entwickelt. Jedes der Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 hat die Fähigkeit, einen Datensatz, dessen Kategorie unbekannt ist, einer der Kategorien zuzuordnen.
  • In der Arbeitsphase des erfindungsgemäßen Verfahrens werden entsprechende Datensätze 32 (also Datensätze, die aus entsprechenden Messwerten zusammengesetzt sind) bei Windenergieanlagen 30, 31 aufgenommen (Fig. 5), bei denen unbekannt ist, ob sie in die Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung nein" oder die Kategorie "Gondel-Fehlausrichtung ja" gehören.
  • Die Datensätze 32 umfassen gemäß Fig. 6 Messwerte 27 der Windgeschwindigkeit und Sensordaten 28 der Windfahne als erste Parameterwerte sowie Leistungsmesswerte 29 der Windenergieanlagen 30, 31 als zweite Parameterwerte. Der Datensatz 32 wird dem Rechenmodul 38 zugeführt, das anhand des Klassifizierungskriteriums 37 die oben beschriebene Integraldifferenz der Leistungskurven 16, 17, 18, 19 berechnet und damit einen für Schräganströmung charakteristischen Indikator für den Datensatz 32 ermittelt. Dieser Indikator wird den Klassifizierungsmodellen 24, 25, 26 zugeführt und bildet damit im Sinne der Erfindung Arbeitsdaten für die Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26.
  • Die Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 analysieren den Indikator des Datensatzes 32. Das Ergebnis der Analyse ist bei jedem der Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 eine Zuordnung des Datensatzes 32 entweder zu der Kategorie 33 "Gondel-Fehlausrichtung ja" oder zu der Kategorie 34 "Gondel-Fehlausrichtung nein". Bei einer übereinstimmenden Aussage aller Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 wird die betreffende Kategorie als endgültiges Ergebnis der Klassifizierung festgelegt.
  • In Fig. 6 ist das Ergebnis der Auswertung für die Windenergieanlage 31 dargestellt, die einer Gondel-Fehlausrichtung unterliegt. Die Windenergieanlage 31 wird von den Klassifizierungsmodellen 25, 26 in die Kategorie 33 "Gondel-Fehlausrichtung ja" einsortiert. Hingegen stellt das Klassifizierungsmodell 24 die Gondel-Fehlausrichtung nicht fest und sortiert die Windenergieanlage 31 in die Kategorie 34 "Gondel-Fehlausrichtung nein" ein. Geben die Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 unterschiedliche Ergebnisse aus, so wird über die endgültige Klassifizierung anhand eines Mehrheitskriteriums entschieden. Hier hat die Mehrheit der Klassifizierungsmodelle die Windenergieanlage 31 der Kategorie 33 "Gondel-Fehlausrichtung ja" einsortiert, sodass die Kategorie 33 als endgültiges Ergebnis 35 der Auswertung ausgegeben wird.
  • Es wird dann ein Servicetechniker beauftragt, um die Windenergieanlage 31 vor Ort zu untersuchen. Bestätigt sich die Gondel-Fehlausrichtung, so liegt eine überprüfte Kategorieinformation 36 für den Datensatz 32 vor. Der Datensatz 32 kann als Lern-Datensatz 20 verwendet werden, der allen Modellgeneratoren 21, 22, 23 zusätzlich zugeführt wird, um die Klassifizierungsmodelle 24, 25, 26 zu optimieren.

Claims (12)

  1. Verfahren zum Analysieren eines Betriebszustands einer Windenergieanlage (30, 31), wobei in einer Lernphase wenigstens drei verschiedene Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) entwickelt werden und in einer Arbeitsphase Arbeitsdaten (32) der Windenergieanlage (30, 31) mit jedem der Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) analysiert werden und wobei die Windenergieanlage (30, 31) anhand eines Mehrheitskriteriums der Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) einer Kategorie (33, 34) zugeordnet wird, wobei die Lernphase die folgenden Schritte umfasst:
    a. Ermitteln von ersten Lerndaten für einen ersten Modellgenerator (21), so dass der erste Modellgenerator (21) ein erstes Klassifizierungsmodell (24) errechnet,
    b. Ermitteln von zweiten Lerndaten für einen zweiten Modellgenerator (21), so dass der zweite Modellgenerator (21) ein zweites Klassifizierungsmodell (25) errechnet,
    c. Ermitteln von dritten Lerndaten (20) für einen dritten Modellgenerator, so dass der dritte Modellgenerator (23) ein drittes Klassifizierungsmodell (26) errechnet,
    wobei die Lerndaten aus einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen (20) abgeleitet werden, wobei jeder Lern-Datensatz (20) einer Windenergieanlage (14, 15) zugeordnet ist, wobei jeder Lern-Datensatz (20) eine Kategorieinformation (36) über die Windenergieanlage (14, 15) umfasst, wobei jeder Lern-Datensatz (20) einen ersten Parameterwert (27, 28) und einen von dem ersten Parameterwert (27, 28) abhängigen zweiten Parameterwert (29) enthält und wobei die Ableitung der Lerndaten aus den Lern-Datensätzen anhand eines die Abhängigkeit zwischen dem ersten Parameterwert (27, 28) und dem zweiten Parameterwert (29) repräsentierenden Klassifizierungskriteriums (37) erfolgt.
  2. Analyseverfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der erste Parameterwert (27, 28) und/oder der zweite Parameterwert (29) ein aus einer Zeitreihe ermittelter Durchschnittswert ist.
  3. Analyseverfahren nach Anspruch 1 oder 2, dass jeder Lern-Datensatz (20) eine Mehrzahl von ersten Parameterwerten (27, 28) und/oder zweiten Parameterwerte (29) umfasst, vorzugsweise eine größere Vielzahl von ersten Parameterwerten (27, 28) und/oder zweiten Parameterwerte (29) umfasst.
  4. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellgeneratoren (21, 22, 33) mit identischen Lerndaten gespeist werden.
  5. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) so eingerichtet sind, dass sie zwischen zwei Kategorien (33, 34) entscheiden.
  6. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellgeneratoren (24, 25, 26) in den Lerndaten ein Verfahren zur Mustererkennung durchführen.
  7. Analyseverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellgeneratoren auf einem oder mehreren der folgenden Algorithmen beruhen: Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine und Neuronale Netze.
  8. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass es mit einer ungeraden Anzahl von Klassifizierungsmodellen (24, 25, 26) durchgeführt wird.
  9. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die mit einem der Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) ermittelte Kategorieinformation (36) manuell überprüft wird und dass unter Verwendung der bestätigten Kategorieinformation (36) ein weiterer Lern-Datensatz (20) erzeugt wird, der einem oder mehreren der Modellgeneratoren (21, 22, 23) zugeführt wird.
  10. Analyseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) zwischen den Kategorien "Gondel-Fehlausrichtung ja" und "Gondel-Fehlausrichtung nein" unterscheiden.
  11. Analyseverfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass es mit Datensätzen (32) durchgeführt wird, die einen Teillastbetrieb der Windenergieanlage (30, 31) repräsentieren.
  12. System zum Analysieren eines Betriebszustands einer Windenergieanlage (30, 31), mit einem Lernmodul zum Entwickeln von wenigstens drei verschiedenen Klassifizierungsmodellen (24, 25, 26) und mit einem Arbeitsmodul zum Analysieren eines Datensatzes (32) der Windenergieanlage (30, 31) mit jedem der Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) und zum Zuordnen der Windenergieanlage (30, 31) zu einer Kategorie (33, 34) anhand eines Mehrheitskriteriums der Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26), wobei das Lernmodul einen ersten Modellgenerator (21) zum Erzeugen des ersten Klassifizierungsmodells (24), einen zweiten Modellgenerator (22) zum Erzeugen des zweiten Klassifizierungsmodells (25) und einen dritten Modellgenerator (23) zum Erzeugen des dritten Klassifizierungsmodells (26) umfasst, wobei die Modellgeneratoren (21, 22, 23) dazu ausgelegt sind, Lerndaten auszuwerten, um die Klassifizierungsmodelle (24, 25, 26) zu erzeugen, wobei die Lerndaten jeweils aus einer Mehrzahl von Lern-Datensätzen (20) abgeleitet werden, wobei jeder Lern-Datensatz (20) einer Windenergieanlage (14, 15) zugeordnet ist, wobei jeder Lern-Datensatz (20) eine Kategorieinformation (36) über die Windenergieanlage (14, 15) umfasst, wobei jeder Lern-Datensatz (20) einen ersten Parameterwert (27, 28) und einen von dem ersten Parameterwert (27, 28) abhängigen zweiten Parameterwert (29) enthält und wobei die Ableitung der Lerndaten aus den Lern-Datensätzen (20) anhand eines die Abhängigkeit zwischen dem ersten Parameterwert (27, 28) und dem zweiten Parameterwert (29) repräsentierenden Klassifizierungskriteriums (37) erfolgt.
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